系统化资产配置系列报告之基于动态因子模型的Nowcasting方法

栏目:宏观经济 编辑:最资讯 时间:2021年07月17日 16:20:46

那么如何对数量庞大的各种宏观指标建模,从而实现实时的经济状态预测呢?一般来说,各类宏观数据是随着时间推进而逐渐发布的。对宏观数据来说,月度频率是最常见的,但如GDP增速等重要数据却是季度发布的。举例来说,假设我们处在2019年二季度,此时二季度GDP同比数据尚未发布,我们要利用其他已有数据来对其进行预测。图表6中的2019-03行就表示基于2019年3月及之前数据对二季度GDP同比增速的预测结果。

这是一系列系统性资产配置报告中的第六份。详细介绍了一种实时预测中国GDP增长率的Nowcasting方法。

宏观经济数据建模面临诸多困难,包括数据发布时间不同步、缺失值、横截面维度高以及数据频率不一致。为了解决这些问题,本文介绍了一种基于动态因子模型的Nowcasting方法。在这个模型中,所有可观察的宏观经济数据都可以用几个不可观察的隐藏因素来解释。

我们从行业、价格、国内外贸易、固定投资、金融、营商景气调查、银行和货币等方面选取了39个指标,建立了中国经济的临近预测模型。我们在模型中设置了5个隐藏因子,分别是全局因子(Global)、实际产出因子(Real)、金融因子(Finance)、情绪因子(Sentiment)和价格因子(Price)。

本文也使用动态因子模型进行实际计算。通过在样本中构建“伪数据集”方法,我们展示了2019年第四季度二、三、同比GDP的Nowcasting过程。发现随着数据集的扩大,当季GDP预测值会越来越接近实际公布值,初步验证了基于动态因子模型的Nowcasting方法的有效性。

最后,根据2020年4月13日的可用数据,我们对2020年第一季度GDP同比进行了样本外预测,最终预测为-2.849% . 2020年4月17日宏观经济数据发布时间,国家统计局正式公布,2020年一季度我国GDP增速为-6.8%。

风险提示:本报告结论基于历史数据,市场环境变化时存在模型失效风险。

报告正文

1

临近预报

1.1. 什么是临近预报

那么如何对大量的各种宏观指标进行建模,实现经济状态的实时预测?本文将介绍一种基于动态因子模型的Nowcasting方法,该方法可以解决宏观经济数据建模面临的诸多难题。

1.2.宏观经济数据建模难点

宏观经济数据的特点决定了我们很难用线性回归等简单的模型对其进行建模和预测。宏观经济数据建模的主要难点如下:

1. 宏数据发布时间不同步,可能存在缺失值。总体来说,各类宏观数据都是随着时间的推移逐渐释放出来的。月底可获取PMI调查数据;行业、价格等数据于次月前十日发布;以及M2、社融等数据只能在下月中下旬获取。换句话说,我们随时可用的最新宏观数据呈现出一种“锯齿状”结构。此外,我国宏观数据的特点是每年春节前后“官缺”。根据统计报送制度,1月份规模以上工业和能源生产、固定资产投资、房地产开发投资与销售、社会消费品零售总额、工业经济效益数据,2月份暂不公布。

2. 宏数据的频率不一致。为了进行宏观数据研究,我们需要将数据统一在一个频率上。对于宏观数据,月频是最常见的,但GDP增长等重要数据是每季度发布一次。如何科学地处理这种频率不一致是一个问题。

3. 宏观数据横截面维数高,但时间序列长度短。现代市场经济运行极其复杂,工业生产、固定资产投资、国内贸易、外贸、金融、银行和货币、物价等各种统计指标都能在一定程度上反映经济运行情况。繁荣的类型。度调查等。由于宏观指标的发布频率通常低于月度频率,宏观数据的横截面维度往往高于时间维度,即N>T的问题,给计量模型的建立带来一定的困难此外,高截面维数也给指标的选取和剔除带来困难。

4. 宏数据的统计口径可能会发生变化。从理论上讲,统计口径变化是为了使测量值更接近真实值。但是,统计口径的较大变化引起的不一致可能会严重影响线性回归等简单模型的预测和推理。因此,我们需要一种更稳健的方法来对宏观数据进行建模。

经济宏观 数据_宏观经济数据发布时间_宏观数据

2

动态因子模型

2.1.标准动态因子模型

2.2. 考虑误差项序列的自相关

2.3.模型估计算法

动态因子模型中需要估计的变量包括各种隐藏因子和模型参数。它们的值相互依赖,未知变量的数量巨大。因此,普通的最大似然法难以有效地估计模型。幸运的是宏观经济数据发布时间,学术界提出了能够稳健估计动态因子模型的PCA+EM算法。

具体来说,PCA+EM算法流程如下:

上述PCA+EM算法将宏观数据映射到几个隐藏因子中,可以解决数据截面维度高的问题。 EM算法还采用了卡尔曼滤波,可以自动处理缺失值,同时对统计口径的变化具有很强的鲁棒性。

2.4.临近预报过程

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中国经济的临近预报模型

上一篇文章介绍了动态因子模型的理论及其估计方法。接下来,我们将开始正式建立中国经济的临近预报模型,并介绍宏观数据的具体处理方法。

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